面对海量数据,如何快速构建一套灵活、高效的本地向量数据库,成为了许多开发者、数据分析师及企业决策者共同面临的挑战。传统的数据库架构在面对复杂多维的向量数据时,往往显得力不从心,而构建专门的向量数据库则成为了解锁数据价值的新钥匙。 今天,我们将带您踏上一场轻松而免费的旅程,全程揭秘如何一步步构建属于您自己的本地向量数据库。
测试Yaml文件如下所示: apiVersion : v1 kind : Service metadata : name : service - a labels : app : pod - a spec : ports : - port : 5000 name : http selector : app : pod - a --- apiVersion : v1 kind : Service metadata
可选值:true/false true checkParallel Int 否 并发度,可同时开启的线程数 1~32 recheckTimes Int 否 数据不一致时重复校验次数 1~10 batchCount Int 否 最大打包数, 单次抓取数据的条数上限 1~5000 bigKeyThreshold Int 否 大KEY数据量下限, dbType为redis, redisCluster,
集群创建好以后, Palo提供兼容MySQL的接口,可以直接使用MySQL的相关库或者工具进行连接Palo集群(目前Palo只支持MySQL 5.0以上的客户端,在连接之前请确认您的客户端版本)。以MySQL Workbench为例: 连接Palo集群。
设置网络参数 用户可以用 OosClientConfiguration 对基本网络参数进行设置: OosClientConfiguration config = new OosClientConfiguration ( ) ; // 设置HTTP最大连接数为10 config . setMaxConnections ( 10 ) ; // 设置TCP连接超时为5000毫秒 config . setConnectionTimeoutInMillis
设置网络参数 用户可以用BecClientConfiguration对基本网络参数进行设置: BecClientConfiguration config = new BecClientConfiguration ( ) ; // 设置HTTP最大连接数为10 config . setMaxConnections ( 10 ) ; // 设置TCP连接超时为5000毫秒 config . setConnectionTimeout
部署通用CPU模型 本教程说明如何使用EasyEdge生成端模型,以及如何使用BIE将模型下发至边缘设备。 一、前提假设 本案例的前提条件是已完成 快速入门 当中的操作,边缘节点已连接至云端,并处于在线状态。 二、在EasyEdge控制台生成端模型 1.获取mobilnetv1-ssd-voc-fluid原模型 原始模型可以是用户自己训练的模型,也可以使用现成的模型。
设置网络参数 用户可以用BceClientConfiguration对基本网络参数进行设置: BceClientConfiguration config = new BceClientConfiguration(); // 设置HTTP最大连接数为10 config.setMaxConnections(10); // 设置TCP连接超时为5000毫秒 config.setConnectionTimeout
购买实例成功,但连接不上? 因为新建集群因为安全的考虑,默认是无法访问的,您需要检查下是否将访问云主机加入到【白名单】中,详见 白名单设置 。 计费相关 购买方式 目前云数据库HBase仅支持按需后付费计费方式。 对于按需计费方式,系统会按小时扣减费用,只要您账户上有足够余额可抵扣产生费用,就可以一直使用服务,所以请您特别注意保证账户资金充足。 如何收费 请参考 计费说明-计费项与价格 。
如何描述工具功能 为了向模型描述外部工具库,需要向 tools (list, optional) 字段传入可以调用的工具列表。